基于姿态信息的人与物体交互检测模块网络
Pose-based modular network for human-object interaction detection
广东工业大学 a. 机电工程学院; b. 计算机学院, 广州 510006
摘要
针对在相对密集场景下检测不佳的普遍现象，提出了基于人体姿态信息输入的模块化神经网络，通过构建绝对姿态特征和相对空间姿态特征来促进人与物体交互关系的检测。该算法主要包含两个分支：a）通过全连接层网络来独立处理每个人体关节点相对于物体的空间姿态特征；b）通过全连接图神经网络来更新每个关节点的绝对姿态特征。最后通过一个行为分类网络基于融合后的特征来进行交互关系的推断。该模块网络结合先进的检测模型VS-GATs在数据集V-COCO和HICO-DET上取得了显著的提升效果：在V-COCO上，比VS-GATs的检测结果提升2 mAP（约4%）；在更有挑战性的HICO-DET上，比VS-GATs的检测结果提升0.98 mAP（约4.6%）。实验表明了所构建特征的有效性以及设计的网络的优越性。
关键词
基金项目
广东省前沿与关键技术创新专项资助项目(2017B050506008)
广东省重点领域研发计划资助项目(2019B090915001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.11.0429
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2299-2302
文章编号: 1001-3695(2021)08-009-2299-04
发布历史
[2021-08-05] 印刷出版
引用本文
梁志军, 刘栋. 基于姿态信息的人与物体交互检测模块网络 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (8): 2299-2302. (Liang Zhijun, Liu Dong. Pose-based modular network for human-object interaction detection [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (8): 2299-2302. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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